为什么「Project」很重要？

产品名称：Treeify
版本：0.2-beta
日期：2025.07.10

在 Treeify 中，正确配置 Project（项目）信息，会直接影响 AI 生成测试用例的准确性、覆盖率与效率。
它决定了 Treeify 应该使用哪些领域知识、关注哪些测试维度、以及以什么粒度生成你的测试设计结果，从而让输出更贴合你的业务与当前测试阶段。

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行业（Industry）

Treeify 会根据你选择的行业启用对应的领域知识与专业术语，从而更准确理解需求语义与业务流程。

为什么重要：

• 帮助 AI 建立更贴近业务的上下文（例如：保险的“理赔提交”与电商的“下单”完全不同）
• 通过行业流程与术语约束，降低“凭空编造”的风险，让生成结果更贴近真实业务

示例：

在 医疗健康（Healthcare） 场景下，Treeify 会主动关注与 HIPAA 相关的访问控制、审计留痕等合规要求。

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测试类型（Testing Type）

你可以选择本次生成重点关注的测试方向，例如：

• 功能（Functional）
• 性能（Performance）
• 安全（Security）
• 兼容性（Compatibility）
• API（接口测试）
• 更多类型持续补充中

为什么重要：

• 帮助 AI 决定应该生成哪些测试对象与测试场景
• 让生成结果围绕关键维度展开，避免“泛泛而谈”或跑偏

示例：

如果选择 性能测试（Performance），Treeify 会优先生成如响应时间、并发用户数、吞吐量等相关测试对象与场景。

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测试阶段（Testing Stage）

请明确你当前所处的测试阶段，例如：

• 需求验证（Requirement validation）
• 集成测试（Integration testing）
• 系统验证（System-level verification）
• 回归测试（Regression testing）

为什么重要：

• Treeify 会根据阶段调整测试的粒度与范围
• 让输出更符合你当前 QA 的工作目标（是查大流程风险，还是做稳定性回归）

示例：

在 系统测试 阶段，Treeify 会更偏向生成端到端（E2E）业务链路；而不是偏“单点/单元级”的检查。

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生成策略（Generation Strategy）

你可以选择 AI 探索覆盖的广度与深度：

• Strict（严格）：严格依据你提供的输入生成。准确度更高，但可能不会补全“隐含但未写明”的覆盖点。
• Complement（补全）：允许 AI 基于行业/领域模式进行合理补全，覆盖更广，但消耗更多 Credits，且可能包含一些低优先级用例。

为什么重要：

• 会影响生成的深度、覆盖范围与 Credits 消耗
• Complement 更“穷举”，但需要你后续进行优先级筛选与复核

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Tip

• 当你已经有完整、明确、可执行的需求输入时，优先选择 Strict，更稳、更准。
• 当你处于早期梳理阶段、需求不够细或希望快速拉齐覆盖面时，可选择 Complement 来补全思路与边界。